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| 基于视觉词袋模型的图像分类改进方法 | |
| 引用本文： | 曹宁,冯阳.基于视觉词袋模型的图像分类改进方法[J].电子设计工程,2015(15). |
| 作者姓名： | 曹宁 冯阳 |
| 作者单位： | 河海大学 计算机与信息学院,江苏 南京,210098 |
| 摘 要： | 文中主要基于视觉词袋（BOVW， Bag-Of-Visual-Words）模型对图像进行分类处理，并对传统视觉词袋模型存在的不足进行了改进，提出了一种基于视觉词典的权重直方图来表达图像，采用优化的k-means聚类算法（k-means+）用于视觉词典的构建，代入KNN（K-Nearest-Neighbors）分类器进行分类。通过对Caltech 101和Caltech 256这两个经典数据库进行实验，实验结果表明该改进方案较传统方法提高了分类的正确率。 |
| 关 键 词： | 图像分类 视觉词袋模型 K-means+聚类算法 权重直方图表达 |
An improvement method for image classification based on bag of visual words model |
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| CAO Ning,FENG Yang.An improvement method for image classification based on bag of visual words model[J].Electronic Design Engineering,2015(15). | |
| Authors: | CAO Ning FENG Yang |
| Abstract: | |
| Keywords: | image classification Bag of Visual Words (BOVW) odel k-means+clustering algorithm weighted re-presentation |